CFD模拟类型:离散化、近似算法

2020年7月9日

CFD模拟类型与电热联合仿真结果

各种CFD模拟联合仿真类型electrical-thermal的一个重要组成部分。

计算流体动力学是一个影响深远的字段,可以追溯到1822年,当流体和乔治·加布里埃尔·斯托克斯派生Navier - Stokes方程描述粘性流体流动。在电脑的日子之前,这些方程只能解决在某些近似分析和简单的几何图形。虽然这些解决方案是指导来描述流体行为,计算技术和各种CFD模拟复杂系统所需的类型。

任何电子设备包含多个组件和元素使几何形状非常复杂,流体流动和传热建模不能在这些系统中使用的分析技术。相反,设计师必须使用数值方法求解navier - stokes方程和热方程。这是一个棘手的数值问题如果试图用手,但正确的模拟程序,解决算法,离散化方案将产生流体和热流结果复杂PCB。

如果你曾经看着CFD模拟结果对于一个给定的系统,你会发现相同的系统可以表现出不同的数值结果。这是因为不同的CFD模拟类型都使用自己的离散化方案,解决算法和系统近似。系统工程师,你的目标是理解哪些CFD仿真类型最适合不同的情况,你可以收集什么信息。

离散化方法是用来砍一个连续函数(即。,真正的解决方案在计算流体动力学微分方程组)离散函数,解决方案值定义在每一个点在空间和时间。离散化就是指在您的解决方案空间各点之间的间距。

打算当一个模拟计算流体的动态解决方案/热流稳定的物理问题时域有限差分(FDTD)方法作为我们需要时间除了空间离散化。在1 d, 2 d或3 d系统(即没有时间依赖性。稳态解)有限元法(FEM)用于离散化。3 d系统的另一种方法是有限体积法(有限体积法),系统的离散单位体积而不是套点形成一个网。

解决方案算法产生不同的收敛,只适应特定的离散化方法。最常见的解决方案方法包括:

迭代方法:皮卡德,牛顿,牛顿迭代,Uzawa方法计算流体动力学方程的线性化系统的常用方法和解决他们的有限差分方程。这些类似于线性化方案小信号分析对电路模拟。
欧拉方法:这可用于解决线性化n - s方程为非粘性的液体和产生的结果在很大程度上是等效为非粘性的液体迭代技术。
网络技术:这涉及到定义不同地区具有不同的材料属性系统中作为一个网络元素,网络元素之间的界面之间的空间边界是邻近地区。相关的技术是添加剂施瓦茨技术,它将CFD问题分为多个边值问题在不同的领域和加起来的结果。
转换方法:这些都是仅适用于特定的几何图形的线性化技术。通过应用分析或数值转换,系统可以线性化和容易使用迭代的方法解决。
自适应网格:这涉及到使用前面的方法与细网格粗网格系统中。关键领域的系统要求精度高使用细网格大小,而其他地区低精度可以容忍使用粗网格的大小。

CFD模拟中使用的近似类型旨在减少数值系统的复杂性,从而增加了收敛速度。当与粗或自适应离散化时,你可以减少仿真时间为一个复杂的系统。然而,你牺牲准确性和粒度,系统可能不表现在你理想化的方式通过近似。以下是用于近似CFD模拟的方法类型:

降维:这是指减少尺寸的模拟。这还可以包括模拟稳态流体和热流,而不是看着瞬态行为。
流动行为近似:这仅仅是指理想化系统中流体流动。通常,当处理球迷,送风系统,你可以在层流政权的热量将如何远离热组件和积聚在下游组件。
几何简化:这仅仅涉及到替换系统中的一个非常复杂的身体从一个非常简单的身体。这是常用的模拟系统在大尺度范围;复杂的结构,规模远小于长度仅仅是近似作为简单的身体。作为一个例子,一个表面装配集成电路可以替换为一个简单的盒子代表包的轮廓(见下图)。这减少了数量的网格点需要描述的对象,从而增加了收敛速度。

CFD模拟类型与几何简化和层流